Comment s’est construit le Data Lab de Swiss Life France ?
Les premières initiatives ont eu lieu il y a cinq ans. A l’époque, le big data était le sujet phare de toutes les grandes conférences, et nous souhaitions savoir s’il ne s’agissait que d’un effet de mode ou s’il représentait une opportunité pour l’entreprise. En 2014, nous avons donc réalisé un premier Proof of Concept, un score d’appétence fonctionnant grâce au machine learning et testé par quelques agents généraux. Les résultats de ce cas d’usage ont dépassé nos espérances et ont convaincu tout le monde de l’intérêt de la data science.
A la faveur d’une réorganisation, le département data science que je dirige a donc été créé, constitué de data scientists et de data analysts, et rattaché à la division clients et transformation digitale. Et puis deux mois après, les idées de cas d’usage se multipliant, nous avons réalisé que le big data pourrait servir à tous les métiers de l’entreprise. En 2015, nous avons donc créé le Data Lab dans une logique transverse.
En quoi votre Data Lab est-il transverse ?
Pour éviter de construire une structure hors sol, nous avons décidé d’y inclure un ou deux représentants de chaque division de Swiss Life. Certes ces personnes ont une certaine appétence pour la données, mais elles continuent d’exercer leur métier en parallèle des projets qu’elles suivent avec nous. Il y a des profils d’actuaires, des ingénieurs informatiques, des data architects, des data engineers, des process owners… Au total, une vingtaine de personnes sur les 2000 salariés de Swiss Life France. La structure permet ainsi de travailler sur des cas d’usage très opérationnels, répondant aux besoins de tous nos métiers. Et ses membres aident à en diffuser la connaissance au sein de leurs propres départements, ils aident à la prise en main des outils que nous développons.